실행 추적(Execution Traces)과 대규모 언어 모델(LLMs)을 활용한 병렬 프로그래밍에서의 학생 디버깅 역량 강화

병렬 프로그래밍(Concurrent programming)은 컴퓨터 과학 커리큘럼의 핵심 요소이지만, 그 내재된 복잡성과 데드락(deadlocks) 및 레이스 컨디션(race conditions)과 같은 병렬성 버그(concurrency bugs)의 비결정론적(nondeterministic) 특성으로 인해 학생들이 마스터하기 매우 어려운 분야로 남아 있습니다. 본 연구에서는 학생들이 C/C++로 작성된 병렬 프로그램의 병렬성 문제(concurrency issues)를 이해하고, 디버깅하며, 수정할 수 있도록 설계된 교육용 도구인 ParaView를 제시합니다. ParaView는 병렬 실행을 관찰 가능하고 이해할 수 있도록 투명한 실행 기록(execution recording) 및 시각화(visualization)를 제공합니다. 우리는 17명의 학생이 참여한 일련의 디버깅 및 구현 과제를 통해 ParaView를 평가했습니다. 결과에 따르면 이전 강의 반복 주기와 비교했을 때 디버깅 및 구현 성공률이 유의미하게 향상되었습니다. 학생 설문 조사 결과, 대부분의 참가자가 ParaView가 도움이 된다고 답했습니다. 강의실 밖에서의 학습을 추가로 지원하기 위해, 우리는 대규모 언어 모델(LLMs)을 사용하여 병렬성 버그를 분석하고 수정 사항을 제안하는 방안을 탐구했습니다. LLMs는 버그를 식별하고 실행 추적(execution traces)을 설명하는 데 매우 효과적이었으나, 버그 수정의 정확도는 특히 더 복잡한 동기화 패턴(synchronization patterns)에서 차이를 보였습니다. 우리의 연구 결과는 ParaView와 같은 기록-시각화 도구가 인공지능(AI)과 결합될 때 병렬 프로그래밍의 교수 및 학습을 개선할 수 있음을 시사합니다.